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时间:2019-01-03
《eviews6.0面板大数据操作》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、实用标准文案Eviews6.0面板数据操作一、数据输入1、创建工作文档。如下图操作,在”workfilecreate”文本框的“workfilestructuretype”选择“balancedpanel”,”panelspecification”的”startdate”和”enddate”输入数据的起止期间,”wf”输入工作文档的名称,点击”OK”即跳出新建的工作文档a界面。精彩文档实用标准文案2、创建新对象。操作如下图。在”newobject”文本框的”typeofobject”选择”pool”,”namef
2、orobject”输入新对象的名称。创建成功后的界面如下面第3张图所示。精彩文档实用标准文案-3、输入数据。双击”workfile”界面的,跳出”pool”界面,输入个体。一般输入方式为如下:若上海输入_sh,北京输入_bj,…。个体输入完成后,点击该界面的键,在跳出的”serieslist”输入变量名称,注意变量后要加问号。格式如下:y?x?。点击”OK”后,跳出数据输入界面,如下面第4张图所示。在这个界面上点击精彩文档实用标准文案键,即可以输入或者从EXCEL处复制数据。精彩文档实用标准文案在输入数据后,记得
3、保存数据。保存操作如下:精彩文档实用标准文案在跳出的“workfilesave”文本框选择“ok”即可,则自动保存到我的文档。然后在“workfile”界面如下会显示保存路径:d:mydocumentsa.wf1。若要保存到自己选择的路径下面,则在保存时选择“saveas”,精彩文档实用标准文案在跳出的文本框里选择自己要保存的路径以及命名文件名称。精彩文档实用标准文案4、单位根检验。一般回归前要检验面板数据是否存在单位根,以检验数据的平稳性,避免伪回归,或虚假回归,确保估计的有效性。单位根检验时要分变量检验。
4、(补充:网上对面板数据的单位根检验和协整检验存在不同意见,一般认为时间区间较小的面板数据无需进行这两个检验。)(1)生成数据组。如下图操作。点击”makegroup”后在跳出的”serieslist”里输入要单位根检验的变量,完成后就会跳出如下图3所示的组数据。(2)生成时序图。如下图操作。在”graghoptions”界面的”specifi”下选择生成的时序图的形状,一般都默认设置,生成的时序图如下图3所示。观察时序图的趋势,以确定单位根检验的检验模式。精彩文档实用标准文案(3)单位根检验。单位根检验时,在”g
5、roupunitroottest”里的”testforrootin”按检验结果一步步检验,如果原值”level”的检验结果符合要求,即不存在单位根,则单位根检验就不需要检验下去了,如果不符合要求,则需继续检验一阶差分”1stdifference”、二阶差分”2nd精彩文档实用标准文案difference”。”includeintestequation”是检验模式的选择,根据上面时序图的形状来选择。从上面的时序图可以看出,原值的检验模式应该选择含有截距项和趋势的检验模式,即”includeintestequatio
6、n”选择”individualinterceptandtrend”。检验结果如下图3所示。从检验结果可以看出,检验结果除了levin检验方法外其他方法的结果都不符合要求(Prob.xx小于置信度(如0.05),则认为拒绝单位根的原假设,通过检验)。所以继续检验一阶差分和二阶差分,直到检验结果达到要求。如果变量原值序列通过单位根检验,则称变量为0阶单整;如果变量一阶差分后的序列通过单位根检验,则称变量为一阶单整,以此推之。注意:单位根检验的方法(testtype)较多,可以使用LLC、IPS、Breintung、A
7、DF-Fisher和PP-Fisher这5种方法进行面板单位根检验。一般,为了方便起见,只采用相同根单位根检验LLC和不同根单位根检验Fisher-ADF这两种检验方法,如果它们都拒绝存在单位根的原假设,则可以认为此序列是平稳的,反之就是非平稳的。精彩文档实用标准文案5、协整检验。协整检验检验的是模型的变量之间是否存在长期稳定的关系,其前提是解释变量和被解释变量在单位根检验时为同阶单整。操作如下图所示。精彩文档实用标准文案6、回归估计精彩文档实用标准文案面板数据模型根据常数项和系数向量是否为常数,分为3种类型:混
8、合回归模型(都为常数)、变截距模型(系数项为常数)和变系数模型(皆非常数)。混合模型:变截距模型:变系数模型:判断一个面板数据究竟属于哪种模型,用F统计统计量:来检验以下两个假设:,。其中,、、分别为变系数模型、变截距模型和混合模型的残差平方和,K为解释变量的个数,N为截面个体数量,为常数项,为系数向量。若计算得到的统计量的值小于给定显著性水平下的相应临界值,则接受假设,
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